人工智能正在整理维基百科的参考资料以提高可靠性

人工智能正在整理维基百科的参考资料以提高可靠性总部位于伦敦的SamayaAI公司的法比奥-佩特罗尼和他的同事们开发了一个由神经网络驱动的系统，名为"SIDE"，它可以分析维基百科的参考文献是否支持与之相关的说法，并为那些不支持的参考文献提出更好的替代方案。"鉴于ChatGPT对引文的错误和幻觉是出了名的，用人工智能来帮助处理引文似乎有点讽刺。"马萨诸塞州沃尔瑟姆本特利大学研究人工智能的诺亚-吉安西拉库萨（NoahGiansiracusa）说："但重要的是要记住，人工智能语言模型的作用远不止聊天机器人。"SIDE经过训练，可以利用维基百科现有的特色文章识别出好的参考文献，这些文章在网站上得到推广，并受到编辑和版主的广泛关注。然后，它就能通过验证系统识别出页面中存在劣质参考文献的声明。它还可以扫描互联网，查找有信誉的来源，并排列出替换不良引用的选项。为了对该系统进行测试，Petroni和他的同事使用SIDE为维基百科的特色文章推荐它以前从未见过的参考文献。在近50%的情况下，SIDE的首选参考文献已经在文章中被引用。在其他情况下，它找到了其他参考文献。当向一组维基百科测试用户展示SIDE的结果时，21%的用户更喜欢人工智能找到的参考文献，10%的用户更喜欢现有的参考文献，39%的用户没有偏好。瑞士苏黎世大学计算通信科学家亚历山大-乌尔曼（AleksandraUrman）说，该工具可以为编辑和版主检查维基百科条目的准确性节省时间，但前提是必须正确使用。她说："该系统在标记那些可能不合适的引文方面可能很有用。但问题是，维基百科社区会认为什么最有用。"乌尔曼指出，测试SIDE系统的维基百科用户对两种引文都不喜欢的可能性是对人工智能推荐引文喜欢的两倍。她说："这意味着，在这种情况下，他们仍然会上网搜索相关的引文。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1391345.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1391345.htm

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吉米·威尔士正在考虑使用GPT来协助编写维基百科但隐患很明显但他指出，"使用人工智能将维基百科的条目数量增加两倍，我们每年的运营成本不会增加超过1000英镑"。威尔士说，一个早期的用例可能是使用像GPT这样的大型语言模型（LLM）来比较多篇文章，寻找相互矛盾的点，并利用其结果来识别维基百科的人类志愿者大军可能需要投入一些工作的内容。"我认为我们离'ChatGPT，请写一个关于帝国大厦的维基百科条目'还有一段距离，"他告诉Hambury，"但我不知道我们离这有多远，当然比我两年前想的要近。"一种可能的情况是，让人工智能去寻找维基百科上所有的许多空白--那些可能有用的页面从未被写过--并试图利用网络上的信息为它们创建摘要条目。但威尔士意识到，维基百科的整个声誉是建立在对准确性的认知上的，而这是目前像GPT这样的法律硕士的一个巨大问题。他说："它有一种凭空捏造东西的倾向，这对维基百科来说真的很糟糕。"那是不可以的。我们必须对此非常小心。"如果让LLM编写像维基百科这样的中央知识库，那些没有被立即发现的幻觉或谎言在AI的放大作用下将开始像滚雪球一样越滚越大。人们会在自己的写作中使用这些非事实，随后的人工智能将被训练出这些非事实，从长远来看很难纠正它们，并容易使我们更深入地进入这个"后真相"时代。威尔士还担心，使用LLM来扩展资源是否会帮助或加剧维基百科的系统性和无意识的偏见问题；该资源目前是由志愿者编写和维护的，其中绝大多数是白人男性，因此该网站倾向于忽略这一群体不感兴趣的话题，并从某种角度来报道其他话题。ChatGPT的明确设计是为了在可能的情况下尝试从平衡的角度看待话题，试图将一些细微的差别带回讨论领域，在这些领域，来自不同方面的人越来越难以从任何共同点出发。但GPT在其训练数据中也有其固有的偏见问题。这是一个棘手的问题，当然也会让赞助者考虑，如果该维基百科走这条路，是否还能继续捐款给它。但现实的是，任何组织如果不围绕下一代LLM的惊人能力重新定位，就会使自己在未来的竞争中处于巨大的劣势当中。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1352823.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1352823.htm

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